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梨盐
2024-07-28 12:00
五邑大学 设计
发布于广东
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真的找不到工作,下面是我的简历
大家可以帮我提一下意见,有内推也可以🥹
#简历被挂麻了,求建议#
#我的简历长这样#
#实习,投递多份简历没人回复怎么办#
#最后再改一次简历#
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牛客643130639号
门头沟学院 产品经理
是UI设计师,IU是李知恩😂
2
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发布于 2024-07-28 17:57
重庆
牛客761649902号
武汉理工大学 UI设计师
求职目标不够明确,应该根据求职的方向来攥写简历内容
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发布于 2024-07-31 16:53
江苏
暂无评论,快来抢首评~
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昨天 09:53
已编辑
北京大学 Java
学会“原子化”Prompt
经验就一条:Prompt 一定要拆开,任务一定要变简单。在面对小模型时,它们能力有限,如果把一堆要求(比如整篇文章+要求)塞进一个 Prompt,可能回答的就牛头不对马嘴了——不是主语识别不全,就是逻辑硬伤,或者答案缺斤少两。要把 Prompt 变成“工作流”,每一步只处理一个问题。比如“根据文章提问”,我通常拆成三步:第一步:只让模型识别文章的主语。第二步:根据主语去编问题。第三步:再针对问题生成答案。每步只干一件事,模型想出错都难。再比如做长文本的“分块(Chunk)”处理:不要让模型重写全文,除非你的token值够用,而且还会增加它的思考难度。你可以把原文段落编上号,让模型只输出:“标题...
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01-25 10:54
门头沟学院 大数据开发工程师
数据开发在AI时代的转变,数仓、RAG(检索增强)与 Agent如何支持企业级AI
传统数仓、数据库和分析系统,为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时,就产生了一个全新的挑战:如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中,这一过程通常经历三个关键环节:1. 数仓与数据库:提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG:让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent:将数据能力编排成可执行的任务,实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路,可以发现数据不再只是“给人看的”,而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM:数据“服务对象”的变化在之前的文章中(微信公众号...
AI时代的工作 VS 传...
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2025-12-04 15:23
三峡大学 嵌入式工程师
Boss直聘是不是招聘软件啊
找个实习,找了3个月,没人理我
不知道怎么取名字_:
玩游戏都写到简历上了啊
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昨天 19:51
门头沟学院 Java
字节约面。
标题党了 蚌…
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01-22 16:06
北京理工大学 产品经理
文科生投产品岗还有救吗
实习教会我的事
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点赞成功,聊一聊 >
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